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龍圖騰網恭喜浙江大學申請的專利一種基于偽標簽修正的多目標跟蹤無監督域適應方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114693979B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210368119.9，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權一種基于偽標簽修正的多目標跟蹤無監督域適應方法是由王潤發;于慧敏;齊國棟;盧朝暉;顧建波設計研發完成，并于2022-04-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于偽標簽修正的多目標跟蹤無監督域適應方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于偽標簽修正的多目標跟蹤無監督域適應方法。該方法首先使用對抗生成網絡對源數據域的圖像進行向目標數據域的風格轉換；然后在域適應模型訓練的過程中，在每一輪訓練結束后使用當前模型在目標數據域生成偽標簽，并對偽標簽進行修正后加入到域適應訓練當中；最后訓練結束獲得最終的跟蹤網絡。該方法可以通過不斷調優修正目標域的偽標簽監督信息加入域適應訓練，使得跟蹤模型更好的學習到具備域不變性質的特征，在無監督信息的目標數據域獲得接近監督學習的性能。

本發明授權一種基于偽標簽修正的多目標跟蹤無監督域適應方法在權利要求書中公布了：1.一種基于偽標簽修正的多目標跟蹤無監督域適應方法，其特征在于，具體包括如下步驟：1形成域適應訓練數據集：使用圖像風格轉換模型G進行源域數據Ds{xs，Boxs，IDs}向目標域數據Dt{Xt}的風格遷移，獲得轉換后的數據集合并D′s和Dt形成域適應訓練數據集；2訓練獲得跟蹤模型：使用合并D′s和Dt形成的訓練數據集，進行一個階段的多目標跟蹤模型的域適應訓練，獲得當前訓練階段的跟蹤模型Mcurr；3獲得粗糙的偽標簽：使用當前訓練階段的跟蹤模型Mcurr和目標域數據集Dt{Xt}，獲得粗糙的偽標簽Boxp，IDp；4修正粗糙的偽標簽：將目標域數據集Dt{xt}以及粗糙的偽標簽Boxp，IDp送入偽標簽修正模塊，獲得修正后的更為準確的偽標簽Boxp′，IDp′；5組合數據：將修正后的偽標簽作為目標域數據的監督信息，組合當前的目標域數據Dt{xt，Boxp′，IDp′}和風格轉換后的源域數據D′s{xs′，Boxs，IDs}形成新的數據集；6重復和收斂：重復2～5步驟，進行域適應模型的訓練收斂，直至模型達到損失函數低于固定閾值，結束訓練獲取最終的域適應模型Mout。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人浙江大學，其通訊地址為：310058 浙江省杭州市西湖區余杭塘路866號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。